摘要
本发明涉及一种放射性碘抵抗甲状腺癌生物标记物及其筛选方法和应用,所述放射性碘抵抗甲状腺癌生物标记物为下述特征蛋白中的至少一种:KRT4、HAPLN1、CALCA、GRP、TNNI1、MYL3、CRLF1、TNNT3、TNNC1、ADH1C、MYL2、KRT6B、TNNT1。本发明通过蛋白质组学结合机器学习的方法来筛选放射性碘抵抗甲状腺癌生物标记物,并利用免疫组织化学方法验证所筛选的生物标记物在RAIR和Non‑RAIR患者组织中的表达差异。本发明结合蛋白质组学和人工智能来筛选放射性碘抵抗甲状腺癌生物标记物,筛选方法有效、可靠,且筛选获得的放射性碘抵抗甲状腺癌生物标记物可准确的识别早期RAIR‑DTC患者,避免不必要的RAI治疗以及由过度RAI治疗引起的副作用风险,对RAIR‑DTC患者的早期诊断及治疗至关重要。
技术关键词
生物标记物
筛选方法
训练机器学习模型
组织化学方法
串联质谱分析
高效液相色谱
患者
遗传算法
样本
同位素
蛋白
年龄
策略
药物
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